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<h2 id="Introducci&#243;n">Introducci&#243;n<a class="anchor-link" href="#Introducci&#243;n">&#182;</a></h2><p>Cuando trabajamos en problemas de <a href="http://relopezbriega.github.io/tag/machine-learning.html">Machine Learning</a>, muchas veces nos vamos a encontrar con enormes <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Conjunto_de_datos">conjuntos de datos</a>, con cientos o miles de características o <em>features</em>. Una forma simple de reducir las dimensiones de estas características es aplicar alguna técnica de <strong><a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Factorizaci%C3%B3n_de_matrices">Factorización de matrices</a></strong>. La <strong><a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Factorizaci%C3%B3n_de_matrices">Factorización de matrices</a></strong> tiene enormes aplicaciones en todo tipo de problemas relacionados a la <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial">inteligencia artificial</a>, ya que la <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Dimensionality_reduction">reducción de dimensionalidad</a> es la esencia de la <em><a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Cognici%C3%B3n">cognición</a></em>.</p>
<p>Asimismo, la <strong><a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Factorizaci%C3%B3n_de_matrices">Factorización de matrices</a></strong> es también un tema unificador dentro del <a href="http://relopezbriega.github.io/tag/algebra.html">álgebra lineal numérica</a>. Una amplia variedad de <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Algoritmo">algoritmos</a> se han desarrollado a lo largo de muchas décadas, proporcionando una plataforma numérica para operaciones de <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_(matem%C3%A1ticas)">matrices</a> tales como, la resolución de <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_de_ecuaciones_lineales">sistemas de ecuaciones lineales</a>, la <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Teorema_de_descomposici%C3%B3n_espectral">descomposición espectral</a>, y la identificación de <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Subespacio_vectorial">subespacios vectoriales</a>. Algunos de estos algoritmos también han demostrado ser de utilidad en problemas de <a href="http://relopezbriega.github.io/tag/estadistica.html">análisis estadístico de datos</a>, como es el caso de la <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Descomposici%C3%B3n_en_valores_singulares">descomposición en valores singulares</a> o <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Descomposici%C3%B3n_en_valores_singulares">SVD</a>, por sus siglas en inglés, que es la base del <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_de_componentes_principales">análisis de componentes principales</a> o <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_de_componentes_principales">PCA</a>, que es una técnica muy utilizada para reducir el tamaño de los datos. Muchas investigaciones actuales en <a href="http://relopezbriega.github.io/tag/machine-learning.html">Machine Learning</a> han centrados sus esfuerzos en el uso de la <strong><a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Factorizaci%C3%B3n_de_matrices">Factorización de matrices</a></strong> para mejorar el rendimiento de los sistemas de aprendizaje. Principalmente en el estudio de la <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Non-negative_matrix_factorization">factorización de matrices no negativas (NMF)</a>, la cual se centra en el análisis de <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_(matem%C3%A1ticas)">matrices de datos</a> cuyos elementos son positivos (no negativos), una ocurrencia muy común en los <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Conjunto_de_datos">conjuntos de datos</a> derivados de textos e imágenes.</p>
<h2 id="&#191;Qu&#233;-es-la-factorizaci&#243;n-de-matrices?">&#191;Qu&#233; es la factorizaci&#243;n de matrices?<a class="anchor-link" href="#&#191;Qu&#233;-es-la-factorizaci&#243;n-de-matrices?">&#182;</a></h2><p>En <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matem%C3%A1ticas">matemáticas</a>, la <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Factorizaci%C3%B3n">factorización</a> es una técnica que consiste en la descomposición de una expresión matemática (que puede ser un número, una <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_(matem%C3%A1ticas)">matriz</a>, un <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/C%C3%A1lculo_tensorial">tensor</a>, etc.) en forma de producto. Existen distintos métodos de factorización, dependiendo de los objetos matemáticos estudiados; el objetivo es simplificar una expresión o reescribirla en términos de «bloques fundamentales», que reciben el nombre de <em>factores</em>. Así por ejemplo, el número 6 se puede descomponer en el producto de 3 y 2. Si extendemos este concepto al mundo de las <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_(matem%C3%A1ticas)">matrices</a>, entonces podemos decir que la <strong><a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Factorizaci%C3%B3n_de_matrices">Factorización de matrices</a></strong> consiste en encontrar dos o más <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_(matem%C3%A1ticas)">matrices</a> de manera tal que cuando se multipliquen nos devuelvan la <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_(matem%C3%A1ticas)">matriz</a> original. Por ejemplo:</p>
$$\left(\begin{matrix}3 & 4 & 5\\6 & 8 & 10 \end{matrix}\right) = \left(\begin{matrix}1\\2 \end{matrix}\right) \cdot \left(\begin{matrix}3 & 4 & 5 \end{matrix}\right)
$$<p>Los métodos de <strong><a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Factorizaci%C3%B3n_de_matrices">Factorización de matrices</a></strong> han ganado popularidad últimamente al haber sido aplicados con éxito en <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_de_recomendaci%C3%B3n">sistemas de recomendación</a> para descubrir las características latentes que subyacen a las interacciones entre dos tipos de entidades, como por ejemplo usuarios y películas. El algoritmo que ganó el <a href="http://netflixprize.com/">desafío de Netflix</a> fue un sistema basado en métodos de <strong><a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Factorizaci%C3%B3n_de_matrices">Factorización de matrices</a></strong>.</p>
<h2 id="Factorizaci&#243;n-de-matrices-en-sistemas-de-ecuaciones-lineales">Factorizaci&#243;n de matrices en sistemas de ecuaciones lineales<a class="anchor-link" href="#Factorizaci&#243;n-de-matrices-en-sistemas-de-ecuaciones-lineales">&#182;</a></h2><p>Dos de las <strong><a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Factorizaci%C3%B3n_de_matrices">Factorización de matrices</a></strong> más utilizadas y que tal vez mucha gente las haya escuchado nombrar alguna vez son la <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Factorizaci%C3%B3n_LU">factorización LU</a> y la <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Factorizaci%C3%B3n_QR">factorización QR</a>; las cuales se utilizan a menudo para resolver <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_de_ecuaciones_lineales">sistemas de ecuaciones lineales</a>.</p>
<h3 id="Factorizaci&#243;n-LU">Factorizaci&#243;n LU<a class="anchor-link" href="#Factorizaci&#243;n-LU">&#182;</a></h3>$$A = LU$$<p>En <a href="http://relopezbriega.github.io/tag/algebra.html">álgebra lineal</a>, la <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Factorizaci%C3%B3n_LU">factorización o descomposición LU</a> (del inglés Lower-Upper) es una forma de <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Factorizaci%C3%B3n">factorización</a> de una <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_(matem%C3%A1ticas)">matriz</a> como el producto de una <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_triangular">matriz triangular</a> inferior y una superior. La <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Factorizaci%C3%B3n_LU">factorización LU</a> expresa el <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9todo_de_Gauss">método de Gauss</a> en forma matricial. Así por ejemplo, tenemos que $PA = LU$ donde $P$ es una <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_de_permutaci%C3%B3n">matriz de permutación</a>. Una condición suficiente para que exista la factorización es que la matriz $A$ sea una <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_no_singular">matriz no singular</a>.</p>
<p>En <a href="https://www.python.org/">Python</a> podemos encontrar la <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Factorizaci%C3%B3n_LU">descomposición LU</a> con la ayuda de <a href="http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.lu_factor.html">SciPy</a> de la siguiente forma:</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[1]:</div>
<div class="collapseheader inner_cell"><span style="font-weight: bold;">Ver Código</span>
<div class="input_area" style="display:none">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># importando modulos necesarios</span>
<span class="kn">import</span> <span class="nn">matplotlib.pyplot</span> <span class="kn">as</span> <span class="nn">plt</span>
<span class="kn">import</span> <span class="nn">numpy</span> <span class="kn">as</span> <span class="nn">np</span>
<span class="kn">import</span> <span class="nn">scipy.sparse</span> <span class="kn">as</span> <span class="nn">sp</span>
<span class="kn">import</span> <span class="nn">scipy.linalg</span> <span class="kn">as</span> <span class="nn">la</span>
<span class="kn">import</span> <span class="nn">nimfa</span>
<span class="kn">from</span> <span class="nn">sklearn.decomposition</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">NMF</span><span class="p">,</span> <span class="n">PCA</span>
<span class="kn">from</span> <span class="nn">sklearn.preprocessing</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">StandardScaler</span>
<span class="kn">import</span> <span class="nn">seaborn</span> <span class="kn">as</span> <span class="nn">sns</span>
<span class="kn">import</span> <span class="nn">pandas</span> <span class="kn">as</span> <span class="nn">pd</span>
<span class="c1"># graficos incrustados</span>
<span class="o">%</span><span class="k">matplotlib</span> inline
<span class="c1"># parámetros de estilo</span>
<span class="n">sns</span><span class="o">.</span><span class="n">set</span><span class="p">(</span><span class="n">style</span><span class="o">=</span><span class="s1">&#39;darkgrid&#39;</span><span class="p">,</span> <span class="n">palette</span><span class="o">=</span><span class="s1">&#39;muted&#39;</span><span class="p">)</span>
<span class="n">pd</span><span class="o">.</span><span class="n">set_option</span><span class="p">(</span><span class="s1">&#39;display.mpl_style&#39;</span><span class="p">,</span> <span class="s1">&#39;default&#39;</span><span class="p">)</span>
<span class="n">pd</span><span class="o">.</span><span class="n">set_option</span><span class="p">(</span><span class="s1">&#39;display.notebook_repr_html&#39;</span><span class="p">,</span> <span class="bp">True</span><span class="p">)</span>
<span class="n">plt</span><span class="o">.</span><span class="n">rcParams</span><span class="p">[</span><span class="s1">&#39;figure.figsize&#39;</span><span class="p">]</span> <span class="o">=</span> <span class="mi">8</span><span class="p">,</span> <span class="mi">6</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[2]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># Ejemplo factorización LU</span>
<span class="n">A</span> <span class="o">=</span> <span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">array</span><span class="p">([[</span><span class="mi">7</span><span class="p">,</span> <span class="mi">3</span><span class="p">,</span> <span class="o">-</span><span class="mi">1</span><span class="p">,</span> <span class="mi">2</span><span class="p">]</span>
<span class="p">,[</span><span class="mi">3</span><span class="p">,</span> <span class="mi">8</span><span class="p">,</span> <span class="mi">1</span><span class="p">,</span> <span class="o">-</span><span class="mi">4</span><span class="p">]</span>
<span class="p">,[</span><span class="o">-</span><span class="mi">1</span><span class="p">,</span> <span class="mi">1</span><span class="p">,</span> <span class="mi">4</span><span class="p">,</span> <span class="o">-</span><span class="mi">1</span><span class="p">]</span>
<span class="p">,[</span><span class="mi">2</span><span class="p">,</span> <span class="o">-</span><span class="mi">4</span><span class="p">,</span> <span class="o">-</span><span class="mi">1</span><span class="p">,</span> <span class="mi">6</span><span class="p">]])</span>
<span class="n">P</span><span class="p">,</span> <span class="n">L</span><span class="p">,</span> <span class="n">U</span> <span class="o">=</span> <span class="n">la</span><span class="o">.</span><span class="n">lu</span><span class="p">(</span><span class="n">A</span><span class="p">)</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[3]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># Matriz A</span>
<span class="n">A</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[3]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">array([[ 7, 3, -1, 2],
[ 3, 8, 1, -4],
[-1, 1, 4, -1],
[ 2, -4, -1, 6]])</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
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<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[4]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># Matriz de permutación</span>
<span class="n">P</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[4]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">array([[ 1., 0., 0., 0.],
[ 0., 1., 0., 0.],
[ 0., 0., 1., 0.],
[ 0., 0., 0., 1.]])</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[5]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># Matriz triangular inferior</span>
<span class="n">L</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[5]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">array([[ 1. , 0. , 0. , 0. ],
[ 0.42857143, 1. , 0. , 0. ],
[-0.14285714, 0.21276596, 1. , 0. ],
[ 0.28571429, -0.72340426, 0.08982036, 1. ]])</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[6]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># Matriz triangular superior</span>
<span class="n">U</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[6]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">array([[ 7. , 3. , -1. , 2. ],
[ 0. , 6.71428571, 1.42857143, -4.85714286],
[ 0. , 0. , 3.55319149, 0.31914894],
[ 0. , 0. , 0. , 1.88622754]])</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
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<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[7]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># A = LU</span>
<span class="n">L</span> <span class="o">@</span> <span class="n">U</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[7]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">array([[ 7., 3., -1., 2.],
[ 3., 8., 1., -4.],
[-1., 1., 4., -1.],
[ 2., -4., -1., 6.]])</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
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<div class="prompt input_prompt">
</div>
<div class="inner_cell">
<div class="text_cell_render border-box-sizing rendered_html">
<h3 id="Factorizaci&#243;n-QR">Factorizaci&#243;n QR<a class="anchor-link" href="#Factorizaci&#243;n-QR">&#182;</a></h3>$$A = QR$$<p>La <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Factorizaci%C3%B3n_QR">descomposición o factorización QR</a> consiste en la descomposición de una <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_(matem%C3%A1ticas)">matriz</a> como producto de una <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_ortogonal">matriz ortogonal</a> ($Q^T \cdot Q = I$) por una <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_triangular">matriz triangular superior</a>. la <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Factorizaci%C3%B3n_QR">factorización QR</a> es ampliamente utilizada en las finanzas cuantitativas como base para la solución del problema de los <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%ADnimos_cuadrados_ordinarios">mínimos cuadrados lineales</a>, que a su vez se utiliza para el análisis de <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Regresi%C3%B3n_lineal">regresión estadística</a>.</p>
<p>En <a href="https://www.python.org/">Python</a> podemos encontrar la <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Factorizaci%C3%B3n_LU">descomposición QR</a> con la ayuda de <a href="http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.lu_factor.html">SciPy</a> de la siguiente forma:</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[8]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># Ejemplo factorización QR</span>
<span class="n">A</span> <span class="o">=</span> <span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">array</span><span class="p">([[</span><span class="mi">12</span><span class="p">,</span> <span class="o">-</span><span class="mi">51</span><span class="p">,</span> <span class="mi">4</span><span class="p">],</span>
<span class="p">[</span><span class="mi">6</span><span class="p">,</span> <span class="mi">167</span><span class="p">,</span> <span class="o">-</span><span class="mi">68</span><span class="p">],</span>
<span class="p">[</span><span class="o">-</span><span class="mi">4</span><span class="p">,</span> <span class="mi">24</span><span class="p">,</span> <span class="o">-</span><span class="mi">41</span><span class="p">]])</span>
<span class="n">Q</span><span class="p">,</span> <span class="n">R</span> <span class="o">=</span> <span class="n">la</span><span class="o">.</span><span class="n">qr</span><span class="p">(</span><span class="n">A</span><span class="p">)</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[9]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># Matriz A</span>
<span class="n">A</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[9]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">array([[ 12, -51, 4],
[ 6, 167, -68],
[ -4, 24, -41]])</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[10]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># Matriz ortogonal Q</span>
<span class="n">Q</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[10]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">array([[-0.85714286, 0.39428571, 0.33142857],
[-0.42857143, -0.90285714, -0.03428571],
[ 0.28571429, -0.17142857, 0.94285714]])</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[11]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># Matriz triangular superior R</span>
<span class="n">R</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[11]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">array([[ -14., -21., 14.],
[ 0., -175., 70.],
[ 0., 0., -35.]])</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[12]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># A = QR</span>
<span class="n">Q</span> <span class="o">@</span> <span class="n">R</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[12]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">array([[ 12., -51., 4.],
[ 6., 167., -68.],
[ -4., 24., -41.]])</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
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<div class="prompt input_prompt">
</div>
<div class="inner_cell">
<div class="text_cell_render border-box-sizing rendered_html">
<h2 id="Matrices-dispersas-y-no-negativas">Matrices dispersas y no negativas<a class="anchor-link" href="#Matrices-dispersas-y-no-negativas">&#182;</a></h2><p>En muchas ocasiones cuando trabajamos con <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_(matem%C3%A1ticas)">matrices</a> para representar el mundo físico, nos vamos a encontrar con que muchas de estas <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_(matem%C3%A1ticas)">matrices</a> están dominadas por mayoría de elementos que son cero. Este tipo de <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_(matem%C3%A1ticas)">matrices</a> son llamadas <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_dispersa">matrices dispersas</a>, es decir, <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_(matem%C3%A1ticas)">matrices</a> de gran tamaño en que la mayor parte de sus elementos son cero. Como sería ineficiente almacenar en la memoria de la computadora todos los elementos en cero, en las <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_dispersa">matrices dispersas</a> solo vamos a almacenar los valores que no son cero y alguna información adicional acerca de su ubicación.</p>
<p>Asimismo muchos datos del mundo real son no negativos y los componentes ocultos correspondientes tienen un sentido físico solamente cuando son no negativos. En la práctica, ambas características, ser dispersas y no negativas son a menudo deseable o necesario cuando los componentes subyacentes tienen una interpretación física. Por ejemplo, en el <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Image_processing">procesamiento de imágenes</a> y <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Visi%C3%B3n_artificial">visión artificial</a>, las variables involucradas y los parámetros pueden corresponder a píxeles, y la <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Non-negative_matrix_factorization">factorización de matrices dispersas y no negativas</a> está relacionada con la extracción de las partes más relevantes de las imágenes. La representación <em>dispersa</em> de los datos por un número limitado de componentes
es un problema importante en la investigación. En <a href="http://relopezbriega.github.io/tag/machine-learning.html">Machine Learning</a>, las <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_dispersa">matrices dispersas</a> está estrechamente relacionada con la <a href="http://relopezbriega.github.io/blog/2016/04/15/ejemplo-de-machine-learning-con-python-seleccion-de-atributos/">selección de atributos</a> y ciertas generalizaciones en algoritmos de aprendizaje; mientras que la <em>no negatividad</em> se relaciona a las <a href="http://relopezbriega.github.io/blog/2016/06/29/distribuciones-de-probabilidad-con-python/">distribuciones de probabilidad</a>.</p>
<p>En <a href="https://www.python.org/">Python</a>, podemos representar a las <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_dispersa">matrices dispersas</a> con la ayuda de <a href="http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html">scipy.sparse</a>.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[13]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># Ejemplo matriz dispersa con scipy</span>
<span class="n">A</span> <span class="o">=</span> <span class="n">sp</span><span class="o">.</span><span class="n">diags</span><span class="p">([</span><span class="mi">1</span><span class="p">,</span> <span class="o">-</span><span class="mi">2</span><span class="p">,</span> <span class="mi">1</span><span class="p">],</span> <span class="p">[</span><span class="mi">1</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="o">-</span><span class="mi">1</span><span class="p">],</span> <span class="n">shape</span><span class="o">=</span><span class="p">[</span><span class="mi">10</span><span class="p">,</span> <span class="mi">10</span><span class="p">],</span> <span class="nb">format</span><span class="o">=</span><span class="s1">&#39;csc&#39;</span><span class="p">)</span>
<span class="n">A</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[13]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">&lt;10x10 sparse matrix of type &#39;&lt;class &#39;numpy.float64&#39;&gt;&#39;
with 28 stored elements in Compressed Sparse Column format&gt;</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[14]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="n">A</span><span class="o">.</span><span class="n">data</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[14]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">array([-2., 1., 1., -2., 1., 1., -2., 1., 1., -2., 1., 1., -2.,
1., 1., -2., 1., 1., -2., 1., 1., -2., 1., 1., -2., 1.,
1., -2.])</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[15]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="n">A</span><span class="o">.</span><span class="n">indices</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[15]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">array([0, 1, 0, 1, 2, 1, 2, 3, 2, 3, 4, 3, 4, 5, 4, 5, 6, 5, 6, 7, 6, 7, 8,
7, 8, 9, 8, 9], dtype=int32)</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[16]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="n">A</span><span class="o">.</span><span class="n">indptr</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[16]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">array([ 0, 2, 5, 8, 11, 14, 17, 20, 23, 26, 28], dtype=int32)</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[17]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="n">A</span><span class="o">.</span><span class="n">todense</span><span class="p">()</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[17]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">matrix([[-2., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 1., -2., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 1., -2., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 1., -2., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 1., -2., 1., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 1., -2., 1., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 1., -2., 1., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., -2., 1., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., -2., 1.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., -2.]])</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing text_cell rendered">
<div class="prompt input_prompt">
</div>
<div class="inner_cell">
<div class="text_cell_render border-box-sizing rendered_html">
<h2 id="La-descomposici&#243;n-en-valores-singulares-(SVD)-y-el-an&#225;lisis-de-componentes-principales-(PCA)">La descomposici&#243;n en valores singulares (SVD) y el an&#225;lisis de componentes principales (PCA)<a class="anchor-link" href="#La-descomposici&#243;n-en-valores-singulares-(SVD)-y-el-an&#225;lisis-de-componentes-principales-(PCA)">&#182;</a></h2><p>El <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Descomposici%C3%B3n_en_valores_singulares">SVD</a> y el <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_de_componentes_principales">PCA</a> son herramientas ampliamente utilizadas, por ejemplo, en el análisis de imágenes médicas para la <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Dimensionality_reduction">reducción de dimensionalidad</a>, la construcción de modelos, y la comprensión y exploración de datos. Tienen aplicaciones en prácticamente todas las áreas de la ciencia, <a href="http://relopezbriega.github.io/tag/machine-learning.html">machine learning</a>, <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Image_processing">procesamiento de imágenes</a>, <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Ingenier%C3%ADa">ingeniería</a>, <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Gen%C3%A9tica">genética</a>, <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Cognitive_computing">computación cognitiva</a>, <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Qu%C3%ADmica">química</a>, <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Meteorolog%C3%ADa">meteorología</a>, y <a href="http://relopezbriega.github.io/tag/redes-neuronales.html">redes neuronales</a>, sólo por nombrar algunas; en dónde nos encontramos con grandes <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Conjunto_de_datos">conjuntos de datos</a>. El propósito del <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_de_componentes_principales">análisis de componentes principales PCA</a> es derivar un número relativamente pequeño de combinaciones lineales no correlacionadas (componentes principales) de una conjunto de variables aleatorias de <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Media_aritm%C3%A9tica">media</a> cero mientras que conserva la mayor cantidad de información de las variables originales como sea posible. Entre los objetivos del <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_de_componentes_principales">PCA</a> podemos encontrar los siguientes:</p>
<ol>
<li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Dimensionality_reduction">Reducción de dimensionalidad</a>.</li>
<li>Determinación de combinaciones lineales de variables.</li>
<li>Selección de características o <em>features</em>: la elección de las variables más útiles.</li>
<li>Visualización de datos multidimensionales.</li>
<li>Identificación de las variables subyacentes.</li>
<li>Identificación grupos de objetos o de <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Valor_at%C3%ADpico">valores atípicos</a>.</li>
</ol>
<p>Veamos algunos ejemplos con <a href="https://www.python.org/">Python</a></p>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[18]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># Ejemplo SVD con scipy.linalg.svd</span>
<span class="c1"># Matriz A a factorizar</span>
<span class="n">A</span> <span class="o">=</span> <span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">array</span><span class="p">([[</span><span class="mi">2</span><span class="p">,</span> <span class="mi">4</span><span class="p">]</span>
<span class="p">,[</span><span class="mi">1</span><span class="p">,</span> <span class="mi">3</span><span class="p">]</span>
<span class="p">,[</span><span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">]</span>
<span class="p">,[</span><span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">]])</span>
<span class="n">A</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[18]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">array([[2, 4],
[1, 3],
[0, 0],
[0, 0]])</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[19]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># Factorización con svd</span>
<span class="c1"># svd factoriza la matriz A en dos matrices unitarias U y Vh, y una </span>
<span class="c1"># matriz s de valores singulares (reales, no negativo) de tal manera que</span>
<span class="c1"># A == U * S * Vh, donde S es una matriz con s como principal diagonal y ceros</span>
<span class="n">U</span><span class="p">,</span> <span class="n">s</span><span class="p">,</span> <span class="n">Vh</span> <span class="o">=</span> <span class="n">la</span><span class="o">.</span><span class="n">svd</span><span class="p">(</span><span class="n">A</span><span class="p">)</span>
<span class="n">U</span><span class="o">.</span><span class="n">shape</span><span class="p">,</span> <span class="n">Vh</span><span class="o">.</span><span class="n">shape</span><span class="p">,</span> <span class="n">s</span><span class="o">.</span><span class="n">shape</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[19]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">((4, 4), (2, 2), (2,))</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[20]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># Matriz unitaria</span>
<span class="n">U</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[20]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">array([[-0.81741556, -0.57604844, 0. , 0. ],
[-0.57604844, 0.81741556, 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 1. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 1. ]])</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[21]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># Valores singulares</span>
<span class="n">s</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[21]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">array([ 5.4649857 , 0.36596619])</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[22]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># Matriz unitaria</span>
<span class="n">Vh</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[22]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">array([[-0.40455358, -0.9145143 ],
[-0.9145143 , 0.40455358]])</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[23]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># Generando S</span>
<span class="n">S</span> <span class="o">=</span> <span class="n">la</span><span class="o">.</span><span class="n">diagsvd</span><span class="p">(</span><span class="n">s</span><span class="p">,</span> <span class="mi">4</span><span class="p">,</span> <span class="mi">2</span><span class="p">)</span>
<span class="n">S</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[23]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">array([[ 5.4649857 , 0. ],
[ 0. , 0.36596619],
[ 0. , 0. ],
[ 0. , 0. ]])</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[24]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># Reconstruyendo la Matriz A.</span>
<span class="n">U</span> <span class="o">@</span> <span class="n">S</span> <span class="o">@</span> <span class="n">Vh</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[24]:</div>
<div class="output_text output_subarea output_execute_result">
<pre class="ipynb">array([[ 2., 4.],
[ 1., 3.],
[ 0., 0.],
[ 0., 0.]])</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing text_cell rendered">
<div class="prompt input_prompt">
</div>
<div class="inner_cell">
<div class="text_cell_render border-box-sizing rendered_html">
<h3 id="Ejemplo-de-SVD-y-PCA-con-el-dataset-Iris">Ejemplo de SVD y PCA con el dataset Iris<a class="anchor-link" href="#Ejemplo-de-SVD-y-PCA-con-el-dataset-Iris">&#182;</a></h3><p><img title="Iris dataset" alt="Iris dataset" src="http://relopezbriega.github.io/images/iris.png" high="400px" width="600px"></p>
<p>El <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Conjunto_de_datos">dataset</a> iris contiene mediciones de 150 flores de iris de tres especies diferentes.</p>
<p>Las tres clases en el <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Conjunto_de_datos">dataset</a> son:</p>
<ol>
<li>setosa (n = 50).</li>
<li>versicolor (n = 50).</li>
<li>virginica (n = 50).</li>
</ol>
<p>Las cuales están representadas por cuatro características:</p>
<ol>
<li>longitud en cm del <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/S%C3%A9palo">sépalo</a>.</li>
<li>ancho en cm del <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/S%C3%A9palo">sépalo</a>.</li>
<li>longitud en cm del <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/P%C3%A9talo">pétalo</a>.</li>
<li>ancho en cm del <a href="https://es.wikipedia.org/wiki/P%C3%A9talo">pétalo</a>.</li>
</ol>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell border-box-sizing code_cell rendered">
<div class="input">
<div class="prompt input_prompt">In&nbsp;[25]:</div>
<div class="inner_cell">
<div class="input_area">
<div class="highlight-ipynb"><pre class="ipynb"><span></span><span class="c1"># Ejemplo svd con iris dataset</span>
<span class="n">iris</span> <span class="o">=</span> <span class="n">sns</span><span class="o">.</span><span class="n">load_dataset</span><span class="p">(</span><span class="s2">&quot;iris&quot;</span><span class="p">)</span>
<span class="nb">print</span><span class="p">(</span><span class="n">iris</span><span class="o">.</span><span class="n">shape</span><span class="p">)</span>
<span class="n">iris</span><span class="o">.</span><span class="n">head</span><span class="p">()</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="output_wrapper">
<div class="output">
<div class="output_area">
<div class="prompt"></div>
<div class="output_subarea output_stream output_stdout output_text">
<pre class="ipynb">(150, 5)
</pre>
</div>
</div>
<div class="output_area">
<div class="prompt output_prompt">Out[25]:</div>
<div class="output_html rendered_html output_subarea output_execute_result">
<div>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>sepal_length</th>
<th>sepal_width</th>
<th>petal_length</th>
<th>petal_width</th>
<th>species</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>0</th>
<td>5.1</td>
<td>3.5</td>
<td>1.4</td>
<td>0.2</td>
<td>setosa</td>
</tr>
<tr>
<th>1</th>
<td>4.9</td>
<td>3.0</td>
<td>1.4</td>
<td>0.2</td>